Tutoriel de niveau expert sur l'analyse approfondie de l'épissage des tableaux numpy

Tutoriel de niveau Master : Analyse complète de la méthode d'épissage de tableaux numpy

Introduction :
Dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique, numpy est l'un des outils les plus importants. Il s'agit d'une puissante bibliothèque Python qui fournit des objets tableaux multidimensionnels hautes performances, ainsi que diverses fonctions pour traiter ces tableaux. Dans numpy, la concaténation entre tableaux est une opération de base qui nous permet de combiner plusieurs tableaux ensemble sans changer la forme du tableau. Cet article présentera en détail la méthode d'épissage de tableau numpy et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Introduction à la méthode d'épissage de tableau numpy

1. Méthode np.concatenate :
   La méthode np.concatenate est une fonction dans numpy utilisée pour connecter deux ou plusieurs tableaux le long d'un axe spécifié. Lorsque vous utilisez cette méthode, vous devez spécifier l'axe le long duquel l'opération d'épissage doit être effectuée.
2. Méthode np.vstack : 
   La méthode np.vstack est utilisée pour concaténer deux ou plusieurs tableaux verticalement (par ligne). Il empile chaque tableau verticalement pour générer un nouveau tableau.
3. Méthode np.hstack : 
   La méthode np.hstack est utilisée pour assembler deux ou plusieurs tableaux horizontalement (par colonne). Il concatène chaque tableau horizontalement pour générer un nouveau tableau.
4. Méthode np.column_stack :
   La méthode np.column_stack est utilisée pour diviser des tableaux unidimensionnels par colonnes, et sa fonction est similaire à la méthode np.vstack. Mais la différence est que lorsque le tableau épissé est unidimensionnel, la méthode np.column_stack génère un tableau bidimensionnel.
5. Méthode np.row_stack : La méthode
   np.row_stack est utilisée pour assembler des tableaux unidimensionnels ligne par ligne, et sa fonction est similaire à la méthode np.hstack. Mais la différence est que lorsque le tableau épissé est unidimensionnel, la méthode np.row_stack génère un tableau bidimensionnel.

2. Exemples de code spécifiques

Ce qui suit utilise des exemples de code spécifiques pour démontrer l'utilisation de la méthode d'épissage de tableau numpy ci-dessus.

import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

# 使用np.concatenate方法进行拼接
c = np.concatenate((a, b), axis=0)  # 沿着竖直方向拼接数组
print("np.concatenate拼接结果：")
print(c)

# 使用np.vstack方法进行拼接
d = np.vstack((a, b))  # 沿着竖直方向拼接数组
print("
np.vstack拼接结果：")
print(d)

# 使用np.hstack方法进行拼接
e = np.hstack((a, b.T))  # 沿着水平方向拼接数组
print("
np.hstack拼接结果：")
print(e)

# 创建两个一维数组
f = np.array([1, 2, 3])
g = np.array([4, 5, 6])

# 使用np.column_stack方法进行拼接
h = np.column_stack((f, g))  # 按列拼接一维数组
print("
np.column_stack拼接结果：")
print(h)

# 使用np.row_stack方法进行拼接
i = np.row_stack((f, g))  # 按行拼接一维数组
print("
np.row_stack拼接结果：")
print(i)

Exécutez le code ci-dessus et vous obtiendrez le résultat suivant :

np.concatenate拼接结果：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

np.vstack拼接结果：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

np.hstack拼接结果：
[[1 2 5]
 [3 4 6]]

np.column_stack拼接结果：
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

np.row_stack拼接结果：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Conclusion :
Cet article présente en détail les méthodes d'épissage de tableaux couramment utilisées dans numpy, notamment np.concatenate, np.vstack, np.hstack, np. column_stack et np.row_stack . À travers des exemples de code spécifiques, les scénarios d'utilisation et les effets de ces méthodes sont démontrés. Dans les applications pratiques, la maîtrise de ces méthodes peut grandement améliorer l’efficacité du traitement et de l’analyse des données.

(Remarque : l'exemple de code ci-dessus est basé sur la version 1.20.3 de numpy, les résultats des autres versions peuvent être différents.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!